AI-900試験対策応用
ある医療企業が Azure AI を用いた診断支援システムを開発中です。機械学習モデルが患者の症状から疾患を予測する機能を持ちます。本番運用前の検証で、モデルが特定の疾患Aに対する感度（再現率）が95%である一方、別の疾患Bについては再現率が65%だったと報告されました。この状況下で企業が検討すべき最優先事項は何か？
A.疾患Bの再現率低下がもたらす臨床的リスク（診断漏れ）を評価し、本番運用前にモデル改善またはユーザー教育を実施する← 正解
✓ 正解です。医療用途では診断漏れ（再現率低下）は患者危害に直結します。リスク評価と改善は本番化の必須条件です。
B.再現率95%の疾患Aについても、さらに向上させるため、訓練データを大幅に増加させる
✗ 疾患Aの改善は優先度が低く、既に高い精度を持つため、リソースを疾患Bに割くべきです。
C.現在の性能で本番運用を開始し、ユーザーフィードバックを集めてから改善する
✗ 医療分野では本番化前の十分な検証が法規制・倫理的に必須です。後発的改善は許容されません。
D.疾患Bについては識別性能が低いため、モデルから疾患Bの予測機能を完全に削除する
✗ 予測機能削除はモデルの価値を失わせます。再現率改善の訓練データやアルゴリズム調整が先行すべきです。
この問題のポイント
医療用途では診断漏れ（再現率低下）は患者危害に直結します。リスク評価と改善は本番化の必須条件です。
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